Progress in Delivery of siRNA-Based Therapeutics Employing Nano-Vehicles for Treatment of Prostate Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer (PCa) accounts for a high number of deaths in males with no available curative treatments. Patients with PCa are commonly diagnosed in advanced stages due to the lack of symptoms in the early stages. Recently, the research focus was directed toward gene editing in cancer therapy. Small interfering RNA (siRNA) intervention is considered as a powerful tool for gene silencing (knockdown), enabling the suppression of oncogene factors in cancer. This strategy is applied to the treatment of various cancers including PCa. The siRNA can inhibit proliferation and invasion of PCa cells and is able to promote the anti-tumor activity of chemotherapeutic agents. However, the off-target effects of siRNA therapy remarkably reduce its efficacy in PCa therapy. To date, various carriers were designed to improve the delivery of siRNA and, among them, nanoparticles are of importance. Nanoparticles enable the targeted delivery of siRNAs and enhance their potential in the downregulation of target genes of interest. Additionally, nanoparticles can provide a platform for the co-delivery of siRNAs and anti-tumor drugs, resulting in decreased growth and migration of PCa cells. The efficacy, specificity, and delivery of siRNAs are comprehensively discussed in this review to direct further studies toward using siRNAs and their nanoscale-delivery systems in PCa therapy and perhaps other cancer types.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle